package com.xk._02算法篇._08dynamicProgramming;

/**
 * @description: 最大连续子序列和
 * @author: xu
 * @date: 2022/10/19 7:35
 */
public class MaxSubArray {
    public static void main(String[] args) {
        int[] nums = {-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4};
        System.out.println(new MaxSubArray().maxSubArray1(nums));
    }

    // 动态规划--优化
    // 时间：O(n), 空间：O(1)
    public int maxSubArray1(int[] nums) {
        if (nums == null || nums.length == 0) return 0;
        // dp 是以 nums[i] 结尾的最大连续子序列和
        int dp = nums[0];
        int max = dp;
        for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
            if (dp <= 0) dp = nums[i];
            else dp = nums[i] + dp;
            max = Math.max(dp, max);
        }
        return max;
    }

    // 动态规划：dp[i] 是以 nums[i] 结尾的最大连续子序列和
    // 时间：O(n), 空间：O(n)
    public int maxSubArray(int[] nums) {
        if (nums == null || nums.length == 0) return 0;
        // dp[i] 是以 nums[i] 结尾的最大连续子序列和
        int[] dp = new int[nums.length];
        dp[0] = nums[0];
        int max = dp[0];
        for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
            //dp[i] = nums[i] + Math.max(dp[i-1], 0);
            if (dp[i - 1] <= 0) dp[i] = nums[i];
            else dp[i] = nums[i] + dp[i-1];
            max = Math.max(dp[i], max);
        }
        return max;
    }
}
